香草变形器是一个十分重要的自然语言处理工具，它的大规模预训练模型为人工智能领域注入了无限的活力和创造力。但是，为了更好地理解香草变形器的工作原理，我们需要深入了解其中的层次结构。《Deep Learning》杂志发表了一篇名为《Hierarchical Understanding within Vanilla Transformers》的论文，介绍了香草变形器中的层次结构，并且提供了一些指导。本篇文章将会结合该论文，让你在简单易懂的语言中，领悟层次结构的奥秘。
在香草变形器中，每一层都会通过自注意力机制（Self-Attention）来获取输入信息。自注意力机制是一种通过对输入中的不同位置进行注意力加权的方式来计算表示向量的方法。通过这种方式，输入中的每一个位置都能够与其他位置建立联系，从而更好地抽象出其内在的语义特征。这样的操作不断重复，每一层都会对前一层的输出进行处理，形成更高层次的表示。
除此之外，香草变形器还采用了两种不同类型的层次结构：基于位置的前馈（Position-Wise Feed-Forward）和基于层次的前馈（Layer-Wise Feed-Forward）。基于位置的前馈指的是，在每一层中，变形器会使用两个全连接网络来分别对输入进行处理。这两个网络分别为：第一层全连接网络将注意力机制的输出平滑化，第二层全连接网络将其映射到一个更高维度的空间中。通过这种方式，变形器可以更好地捕捉到输入中的语义信息，使得其处理效果更加准确。
基于层次的前馈则是指，在每一层中，变形器会针对其前一层的输出，利用一组权重来计算一个向量。这个向量将被用作后续的输入，从而增强模型的表示能力。通过这种方式，变形器能够更好地处理输入中的信息，从而更加精准地理解和分析自然语言。
总之，香草变形器中的层次结构是一个非常重要的设计。通过这种设计，变形器可以更好地处理输入中的语义信息，从而更加准确地对自然语言进行处理。该设计是自然语言处理领域中的一个重要突破，其对于人工智能领域的发展具有重要的意义。
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